无题（五）

最新推荐文章于 2021-11-07 01:38:55 发布
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作者在听音乐的同时，与不同专业的师弟交流人生感悟，面对生活中的烦恼，通过对话找到心灵的慰藉，鼓励自己继续前行，展现出对生活的积极态度。

写这首的时候，是在那里打开网易云音乐听歌，跟不是同个专业的师弟聊聊人生，还有一些很烦的事情，人生道路还远，要勉励自己，生活还是要继续，努力吧，加油！

孤寂难耐心未动，觅音悦耳遇知己，倾诉苦衷豁开朗，道路虽远且励行

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无题五
wiscourper的博客
08-02 2265
披衣夜入庭,落叶惹秋风.梧桐也寂寞,深夜锁清秋.
无题
杨建荣的学习笔记
06-22 275
这是学习笔记的第2017篇文章 今天的时间似乎比以往更长了一些，也重新看了下自己周围的生活。二八原则在生活中无处不在，试想我们的生活中，充斥在我们周围的信息绝大多...
无题无题无
qwertyu3131的博客
11-07 157
【12星座谁是“粉色控”？】第一名：处女座。第二名：狮子座。第三名：天蝎座。第四名：白羊座。第五名：金牛座。第六名：巨蟹座。第七名：射手座。第八名：双子座。第九名：天秤座。第十名：水瓶座。第十一名：魔羯座。第十二名：双鱼座。 ​ ...
无题李商隐.doc
09-19
如《锦瑟》一诗，以锦瑟的五十根弦为引子，引领读者进入一个由庄周、望帝等历史人物编织的梦幻世界。诗中“庄生晓梦迷蝴蝶”一句，巧妙地引用了《庄子》中庄周梦蝶的故事，表达了诗人对生命本质的哲思，以及对现实与...
《诗词五首（使至塞上、泊秦淮、无题、浣溪沙、水调歌头）》.doc
09-02
《使至塞上》、《泊秦淮》、《无题》这三首诗词，不仅代表了古代诗人对不同生活情景的深刻感悟，也蕴含着丰富的人生哲理和艺术魅力，它们的意境深远，语言凝练，是古代诗词教学中不可多得的佳作。 《使至塞上》是...
九年级语文上册 24 诗词五首练习 语文版
08-07
5. 结构解读：五首诗词均包含了景物描写和情感抒发，如《使至塞上》通过事件和景物展现诗人内心变化，《泊秦淮》则以写景引发情感，《水调歌头》则在月夜中探讨人生哲理。 6. 语言与文化：练习中涉及到的诗词语言，...
广西中峰乡育才中学九年级语文上册24诗词五首教案语文版
08-06
在这一教学单元中，我们将学习五首具有深厚文化底蕴和艺术魅力的诗词，分别是《使至塞上》、《泊秦淮》、《无题》以及《浣溪沙》。这些诗词涵盖了不同的体裁和主题，既有壮丽的边塞诗，又有深情的抒怀之作，旨在提升...
九年级语文五校联考试题.doc
11-26
如李商隐的《无题》、刘禹锡的《酬乐天扬州初逢席上见赠》等，学生不仅要知道诗句，更应体会到诗中所蕴含的深意与美感。这是对中华文化传统的一种传承，也是培养学生文学鉴赏能力的基础。 其次，汉字书写与拼音的...
智能体平台dify-1.13版本的sql表结构
09-11
https://github.com/langgenius 提供的docker版本，开源提供的sql有一些缺失，项目无法运行。 从docker拉出来的结构，已验证，1.13版本可部署运行。
【scratch3.0少儿编程-游戏原型-动画-项目源码】河道清理船巡线改编.zip
09-11
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用scratch3.0少儿编程游戏、动画源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
具备建图导航人脸及异常行为检测功能的 ROS 安防机器人
09-11
打开下面链接，直接免费下载资源： https://renmaiwang.cn/s/i0hbr ROS 安防机器人系统，能够为用户提供包括建图导航、人脸识别以及异常行为检测在内的多项核心功能。
微信小程序基础实验项目_大学课程实践作业_微信开发者工具_前端开发_JavaScript_WXML_WXSS_小程序框架_组件应用_API调用_云开发_数据绑定_事件处理_页面路由.zip
09-11
微信小程序基础实验项目_大学课程实践作业_微信开发者工具_前端开发_JavaScript_WXML_WXSS_小程序框架_组件应用_API调用_云开发_数据绑定_事件处理_页面路由.zip
采用普通摄像头结合 dlib 与 opencv 实现人脸 68 点检测及识别
09-11
打开下面链接，直接免费下载资源： https://renmaiwang.cn/s/wverw 在对人的正面脸部展开识别工作的过程中，所运用的设备为常规类型的摄像头，同时，在技术应用层面，借助 dlib 工具来对人脸的 68 个特征点实施检测操作，并且利用 opencv 中的 FaceRecognizer 模块分别开展人脸模型的训练工作与后续的人脸识别工作。
自定义相机 camera 与 camera2 拍照及人脸检测相关内容
最新发布
09-11
打开下面链接，直接免费下载资源： https://renmaiwang.cn/s/jfo2w 对相机功能进行自主设定，即自定义相机 camera，同时运用 camera2 模块来完成拍照操作，并开展人脸检测相关工作
【scratch3.0少儿编程-游戏原型-动画-项目源码】学习三角形的构成.zip
09-11
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用scratch3.0少儿编程游戏、动画源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
openssl-gmssl.rar（openssl之gmssl 项目模板包含链接库）
09-11
openssl_gmssl.rar（openssl之gmssl 项目模板包含链接库）
【scratch3.0少儿编程-游戏原型-动画-项目源码】扫雷游戏完整版.zip
09-11
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用scratch3.0少儿编程游戏、动画源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
【scratch3.0少儿编程-游戏原型-动画-项目源码】风车.zip
09-11
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springboot农业服务商城小程序（代码+数据库+LW）
09-11
摘 要 在当今数字化浪潮下，传统农业向智慧农业转型成为必然趋势。为解决农业信息流通不畅、服务效率低下等问题，本研究致力于开发一款基于 Spring Boot 的农业服务小程序。 此小程序针对普通用户、商家用户、专家用户和管理员四类角色，设计了丰富且实用的功能。普通用户可轻松完成注册登录，在首页浏览农业资讯，使用购物车选购农产品，还能享受咨询服务、预约专家指导等。商家用户能够管理商城，包括商品分类、订单处理与配送、售后管理等。专家用户在后台处理咨询与预约服务，为农业生产提供专业建议。管理员则全面掌控系统，涵盖用户管理、服务管理、公告发布等工作。 开发过程中，采用 Spring Boot 框架搭建系统，其便捷的开发特性提高了开发效率；选用 MySQL 数据库存储数据，保障数据的稳定与安全；运用 Java 语言实现业务逻辑，确保系统的可扩展性。经过严格的可行性分析、系统设计、功能实现与测试，验证了系统在技术、经济、操作和社会层面的可行性。 该农业服务小程序的成功开发，有效提升了农业服务的质量与效率，促进了农产品的流通，为农业从业者提供了专业支持，有力推动了农业的信息化与现代化发展。不过，系统仍存在功能拓展、性能优化等方面的改进空间，未来将持续完善，以更好地服务农业领域。 关键词：Spring Boot；农业服务小程序；智慧农业；系统开发；
opencv无题识别
12-08
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景，以下是一些常见的物体识别方法和技术： 1. **特征提取与匹配**： - **SIFT（尺度不变特征变换）**和**SURF（加速稳健特征）**：这些算法用于检测和描述局部特征，能够在图像中识别出相同的物体，即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB（定向快速旋转BRIEF）**：一种快速的特征检测和描述算法，适用于实时应用。 2. **模板匹配**： - 通过在图像中滑动一个模板（已知物体的图像），并计算模板与图像区域的相似度，来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**： - **支持向量机（SVM）**：用于分类和回归分析，可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络（CNN）**：深度学习模型，特别适合处理图像数据，能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**： - **Haar级联分类器**：基于积分图和AdaBoost算法，用于实时人脸检测。 - **YOLO（You Only Look Once）**和**SSD（Single Shot MultiBox Detector）**：实时目标检测算法，能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**： - **Mask R-CNN**：在目标检测的基础上，进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具，可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用OpenCV进行模板匹配： ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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